A / B-тесты или также называемые A / B-анализом - широко используемые тесты, особенно в мире маркетинга, которые позволяют сделать наиболее правильный вариант между двумя и более вариантами. На основе сравнительных данных между различными вариантами они позволяют нам эмпирически узнать, какой или какой продукт является наиболее подходящим. Они также широко используются, например, в веб-дизайне, поскольку помогают принимать решения о расположении различных элементов. Таким образом, мы можем гарантировать, что окончательная обработка того, о чем идет речь, будет соответствовать большему количеству пользователей и / или клиентов.
Давайте действительно посмотрим, что это такое и как они работают. И какие параметры лучше всего учитывать, чтобы убедиться, что A / B-тест прошел максимально успешно.
Что такое A / B-тест?
A / B-тест - это анализ поведения, который извлекает свои результаты из представления различных вариантов реальным пользователям. Его цель - определить, какой вариант сработал лучше всего и является наиболее идеальным. Для этого предлагается один или несколько вариантов с «небольшими» изменениями между ними, и проводится сравнение того, какой из них наиболее близок к нашей цели. Будь то в информационных целях, в целях оценки, в поисках более высокой прибыли или в основе нашей цели.
Пример 1: У нас есть веб-сайт, и мы хотим разместить «кнопку призыва к действию», но мы не знаем, какое место лучше. Поскольку наш критерий является субъективным (не эмпирическим), мы представляем, например, 3 предложения. В одном из них мы помещаем его в зону A, другой - в зону B, а третий - в другую зону, которую мы назовем C. Мы отправляем указанную публикацию / статью или представляем ее в трех разных формах, чтобы получить данные примерно для 3 12.000 пользователей, разделенных на 3 группы по 4.000 человек. После этого мы сможем узнать, какой из 3 способов оказался наиболее эффективным. И это то, что мы в конечном итоге выберем.
Пример 2: A / B-тест может быть расширен или сокращен по своему усмотрению, поэтому давайте представим, что мы можем улучшить предыдущий пример. У нас есть место, где мы собираемся разместить «призыв к действию». Но оказывается, что у нас есть две потенциальные модели, и мы не решили, какая из них будет более привлекательной. Опять же, мы могли бы представить Вариант А и Вариант Б постоянному количеству людей. Увидев, какой из них добился наибольшего воздействия, мы выбрали бы этот вариант.
Причины проведения A / B-анализа
- Улучшите дизайн своего сайта: Эти выводы можно сделать из Google Analytics. О том, какие веб-сайты пользователи чаще всего посещают, из макета страницы, меню и т. Д. Очень полезно, если вам нужно выбрать заранее определенную тему или дизайн, и вы не знаете, какой из них выбрать.
- Веб-оптимизация: В соответствии с примерами из предыдущего раздела. Это позволяет нам определить, какой баннер, дизайн, расположение или цвета более идеальны и достигают большего успеха. В этих случаях AdSense позволяет очень легко проводить эти тесты.
- Повышение рентабельности: Определение того, что является наиболее эффективным, принесет вам больше пользы. От веб-конверсии до продвижения продукта или рекламных баннеров.
- Не сходи с ума: А бывает, что иногда даже самим маркетологам очень сложно прыгнуть в пустоту, не противопоставив идею. Отсутствие необходимости отвлекаться и пытаться угадать, какая линия лучше всего, поможет вам продолжить реализацию каждой идеи на твердом и верном шаге. Избегайте разочарования от потери себя, не зная, почему результаты не улучшаются.
- Осуществляем действительно эффективную рекламу: Какой вид рекламы будет наиболее эффективным? Где это делать и какими средствами? A / B-тест поможет вам выбрать, какой из них лучше всего подходит для вас. Кроме того, вы можете рассчитывать на данные Adwords, чтобы узнать, какая интернет-кампания может быть для вас наиболее эффективной.
- Откройте для себя, определите свою аудиторию и удерживайте ее: Каждый человек выбирает бренд по определенным причинам, и знание того, чего они от него ждут, поможет вам принять наилучшие решения. Таким образом сводится к минимуму риск "отклонения" от контента, который вы хотите показать. Ваши собственные пользователи будут теми, кто предпочтет вас через A / B-тест, и, следовательно, вы сможете продолжать предлагать тех, кто приблизил их к вашему бренду.
Что нужно сделать, чтобы пройти A / B-тест
- Определите цель, которую необходимо преследовать: Определите, хотим ли мы интегрировать что-то новое из продукта, дизайна, рекламной кампании или любого элемента нашей целевой страницы. Напротив, измерьте, есть ли у нас проблемы в чем-то, что мы установили, но это не работает.
- Поднимите различные альтернативы: Как только мы определили, что хотим проанализировать, представьте различные предложения для тестирования. Если этого не было сделано раньше, могут возникнуть типичные ошибки, такие как насыщение слишком большим количеством различных тестов. Еще одна типичная ошибка - сравнивать между собой разрозненные вещи, например, видео или изображение. Результаты могут быть не очень надежными или иметь мало общего с окончательной идеей. Избегайте сравнения вещей, которые в глубине души отличаются.
- Проведите тест: Отправьте тест в обобщенном виде и случайным пользователям. Это может быть как по почте, так и на лендинг или сам товар. В зависимости от технологии и типа анализируемого элемента мы решим сделать это тем или иным способом. В любом случае здесь важно иметь возможность извлечь данные о том, какой вариант был более успешным.
- Сделайте выводы: Часть, которая нас интересует, имея в наличии результаты, мы можем оценить, что она была более успешной. В случае нового продукта мы можем определить, какой из них будет продаваться больше всего.
- Осуществлять: Определив, что дало наибольший результат, мы собираемся реализовать то, что дало лучший результат, с уверенностью заранее зная, что это сработает.
Выводы
В Интернете есть множество инструментов для выполнения тестов A / B-анализа.. Как мы уже упоминали, Google Analytics, AdSense, Adwords предлагают нам эти возможности. Но у нас есть и другие инструменты, например Тестирование Nelio AB, плагин для WordPress. Если вы не один из тех, кто использует WordPress, есть веб-сайты и компании, которые предлагают свои услуги, такие как Оптимизей, сфокусирован исключительно на оценке результатов.
Привыкание к анализу с помощью A / B-тестов может привести к занимать несколько научных позиций в принятии решений. Если да, воспользуйтесь этим! Возможность решить, какой вариант для вас более благоприятен и успешен, в конечном итоге принесет вам то же самое. И чем громче вы играете в своем секторе, тем интереснее будет анализировать каждый ваш шаг.